Искусственный интеллект для охлаждения ЦОД – достижения и перспективы

Использование искусственного интеллекта для охлаждения ЦОД – перспективная идея, которую берут на вооружение крупные корпорации. Технологии внедряются медленно, так как требуют сложнейших технических разработок и серьезных инвестиций. Но в мировой практике уже есть примеры успешного применения ИИ в этой отрасли.

Первопроходцем стал поисковый гигант Google со своим исследовательским стартапом DeepMind. В 2014 году в одном из дата-центров компании внедрена технология автоматического снижения энергопотребления системы охлаждения ЦОД под управлением искусственного интеллекта. Результат оправдал ожидания – экономия электроэнергии составила 40%.

В 2020 году Siemens внедрил два аналогичных продукта: технологию Demand Flow для контроля подачи охлажденной воды и платформу WSCO для регулировки воздушных потоков в помещении ЦОД на основе искусственного интеллекта. Самообучаемый инструмент непрерывно анализирует показатели датчиков, формирует статистические данные и выдает рекомендации по работе системы охлаждения. Неэффективные участки охлаждения отключаются, за счет чего расход электроэнергии снижается на 38%.

Китайские разработчики также не остались в стороне. В 2020 году корпорация Huawei запустила сервис iCooling, собирающий и обрабатывающий данные датчиков на основе машинного обучения. Система умеет анализировать взаимосвязь между производительностью охлаждения и серверной нагрузкой. Сервис iCooling запустили дважды и получили разные, но положительные результаты: в дата-центре Huawei экономия составила 8%, в China Mobile – 3,2% (порядка 400 тыс. кВт*ч в год).

Инженеры Siemens опубликовали результаты собственных исследований в сфере применения искусственного интеллекта для охлаждения серверов. Выделено несколько основных плюсов инновации. В первую очередь это возможность регулировать производительность системы охлаждения в режиме реального времени в зависимости от изменений серверной нагрузки. Этот аспект позволяет снижать энергопотребление, исключать риск переохлаждения ЦОД и бесполезного расходования мощностей охлаждающей системы. Не менее важное преимущество – минимизация человеческого фактора. Температурный режим контролируется автоматически, освободившийся персонал может быть направлен на другие критические участки.

Эксперты компании Capgemini Research посчитали, что уже через 3-5 лет после внедрения ИИ в системы охлаждения дата-центров выбросы парниковых газов должны сократиться на 16%.